Wyzwanie
Zakłady przemysłowe o wysokim zużyciu energii – takie jak fabryki chemiczne, cementownie, huty – działają w warunkach rosnących cen energii i presji na efektywność. Sterowanie zużyciem oparte na statycznych harmonogramach i ręcznej analizie danych skutkuje niepotrzebnymi stratami. Dodatkowo, wiele zakładów wdraża fotowoltaikę i magazyny energii (BESS), ale nie potrafi ich zintegrować z bieżącą produkcją w sposób dynamiczny.
W efekcie:
– koszty operacyjne rosną,
– energia z OZE bywa marnowana,
– a reakcja na zmiany cen na rynku energii jest zbyt wolna, by przynosiła korzyści.
Cel
Obniżenie kosztów energii i zwiększenie efektywności energetycznej zakładu poprzez automatyzację procesów sterowania zużyciem i inteligentne wykorzystanie zasobów: BESS, PV i danych z systemów przemysłowych.
Kontekst
Duży zakład chemiczny w Europie Środkowej chciał ograniczyć wysokie koszty energii i zwiększyć wykorzystanie posiadanych zasobów – instalacji PV oraz lokalnego magazynu energii (BESS). Dotychczasowy system był reaktywny: uruchomienie reaktorów czy układów chłodzenia nie uwzględniało zmiennych taryf ani aktualnej produkcji z OZE.
W odpowiedzi wdrożono zintegrowany system automatyzacji oparty na:
- danych z SCADA i PLC (m.in. Siemens S7),
- czujnikach IoT (temperatura, zużycie, ciśnienie),
- algorytmach predykcyjnych,
- oraz AI sterującym ładowaniem/rozładowywaniem BESS.
Dzięki integracji z EMS i aktualnymi cenami rynkowymi energii, system automatycznie identyfikował optymalne momenty dla pracy energochłonnych urządzeń. Zużycie przenoszono poza godziny szczytu, a energia z PV była wykorzystywana lokalnie lub magazynowana.
Efektem było nie tylko obniżenie rachunków, ale też skrócenie czasu reakcji energetyków z godzin do minut — dzięki predykcyjnym dashboardom i pełnej automatyzacji decyzji operacyjnych.
Rezultaty (KPI)
✅ 19% niższe średnie koszty energii
✅ 35% lepsze wykorzystanie PV i magazynu energii (BESS)
✅ 28% mniejsze zużycie energii w godzinach szczytu
✅ ROI osiągnięty po 2 latach
✅ Reakcja systemu na zmiany taryf w czasie rzeczywistym
🌱 Wzrost efektywności energetycznej i redukcja emisji CO₂
Podsumowanie przebiegu prac
-
Audyt danych i infrastruktury: SCADA, PLC, PV, BESS
-
Instalacja dodatkowych czujników (IoT)
-
Integracja danych z systemów przemysłowych, pogodowych i rynkowych
-
Trening modeli predykcyjnych do prognozowania zapotrzebowania
-
Automatyczne sterowanie ładowaniem/rozładowywaniem BESS
-
Dashboardy (przykład) energetyczne z KPI dla działów technicznych i zarządu
Zakres wdrożenia
-
Optymalizacja zużycia energii w czasie rzeczywistym
-
Dynamiczne sterowanie pracą chłodziarek, reaktorów i pieców
-
Zarządzanie zasobami: PV + BESS + taryfy dynamiczne
-
Pełna integracja z istniejącą automatyką (SCADA, PLC)
-
Wdrożenie edge computing i chmury do obliczeń i analityki
-
Rozwiązanie skalowalne — przygotowane do wdrożeń w innych zakładach grupy
Technologie
⚙️ SCADA / PLC – Siemens S7, Wonderware, Ignition
⚙️ EMS – lokalne zarządzanie zużyciem i źródłami energii
⚙️ IoT / Edge – czujniki + lokalne przetwarzanie danych (Nvidia Jetson)
⚙️ AI / ML – algorytmy optymalizacji i predykcji zużycia
⚙️ Big Data / Cloud – analizy danych z rynku energii, prognoz, historii zużycia